(完整版)医学统计学重点总结
医科大学医学统计学重点知识总结
第一章绪论1、统计学的定义：统计学研究数据的收集、整理、分析的一门学科。
医学统计学：医学统计学是以医学理论为指导，应用概率论与数理统计的有关原理、方法，研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门科学。
2、医学统计研究三个步骤：研究设计、资料分析、结论3、（必考的）几个概念：（1）同质：性质相同异质：性质不同观察单位间的同质性是进行研究的前提同质是相对的（不同研究中或同一研究中不同观察指标对观察对象的同质性的要求不同）（2）个体变异：同质个体间的差异。
变异的两个方面：不同观察单位（个体）间的差别；同一个体在不同阶段的差别（重复测量）个体变异是普遍存在的；个体变异是有规律的。
注意：由于个体变异的存在，同质个体指标的取值会存在差异！（例：体温波动）（3）总体：按研究目的所确定的同质研究对象的全体。
有限总体：有时间、空间的概念，观察单位有限无限总体：无时间、空间的概念（例：某种治疗措施的效果，就包括接受这种治疗措施的所有病人过去、现在、未来，因而观察单位无限）（4）个体：组成总体的基本单位。
样本：从研究总体中随机抽取具有代表性的部分观察单位随机性的三个体现：抽样随机、分组随机、试验顺序随机（5）随机变量：观察对象个体的特征或测量的结果观察结果在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量，表示随机现象。
在一定条件下，并不总是出现相同结果变量值：个体观察指标具体取值（6）总体参数：总体的统计指标或特征值固有的、不变的，但往往是未知的（7）样本统计量：由样本所算出的统计指标或特征值已知的，且随着试验的不同而不同，但分布是有规律的（8）样本含量：样本中包含个体的数量（9）频率f=m/n，f的值随n的增大接近常数p，概率P（A）=p即：频率为一变量，是样本统计量；概率为常数，是一总体参数小概率事件：概率小于等于0.05小概率原理：小概率事件在一次试验中是不会发生的（10）抽样误差：两个表现：样本统计量与总体参数间的差别；不同样本统计量间的差别两个原因：个体变异；抽样过程抽样误差不可避免，但是有规律。
新版医学统计学知识点归纳总结
新版医学统计学知识点归纳总结医学统计学是医学研究中不可或缺的一部分，它涉及到数据的收集、分析和解释，帮助医学工作者从大量数据中提取有价值的信息。
以下是新版医学统计学的知识点归纳总结：1. 研究设计：研究设计是统计分析的前提，包括观察性研究和实验性研究。
观察性研究如队列研究、病例对照研究，而实验性研究如随机对照试验（RCT）。
2. 数据类型：医学统计学中的数据可分为定性数据和定量数据。
定性数据如性别、血型，定量数据如血压、体重。
3. 描述性统计：描述性统计用于描述数据集的特征，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）。
4. 概率分布：在统计学中，概率分布描述了随机变量取值的概率。
常见的分布有正态分布、二项分布和泊松分布。
5. 假设检验：假设检验是统计推断的核心，用于判断样本数据是否支持某个假设。
常见的检验方法有t检验、卡方检验和F检验。
6. 置信区间：置信区间提供了一个范围，用以估计总体参数的可能值。
95%的置信区间意味着有95%的把握认为总体参数落在这个区间内。
7. 回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响。
简单线性回归和多元线性回归是常见的回归分析方法。
8. 生存分析：生存分析关注个体生存时间的分布和相关因素，常用于肿瘤学和流行病学研究。
Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型是生存分析中的重要工具。
9. 诊断试验评价：诊断试验评价涉及敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值等指标，用于评估诊断方法的准确性。
10. 样本量计算：样本量计算是研究设计的重要环节，它决定了研究的可行性和结果的可靠性。
样本量计算需要考虑效应大小、显著性水平和检验力。
11. 多变量分析：多变量分析用于同时考虑多个变量对结果的影响，如多元回归分析和判别分析。
12. 统计软件的应用：统计软件如SPSS、SAS和R在医学统计分析中扮演着重要角色，它们提供了数据处理和统计分析的功能。
医学统计学重点
医学统计学重点说明：本重点仅供参考：不能包括所有选择题考题，名词和简答可信度高，计算题熟练运算过程；同时自己要清楚各种检验方法的基本思想，重点程度与星号数量相关）一、名词解释1、★★★医学统计学：用概率论和数理统计方法研究医学事件的群体特征的一门方法。
2、★总体：根据研究目的确定的同质的研究对象的全体（集合）。
3、样本：从总体中随机抽取的部分研究对象。
4、随机：总体中每个个体有同等的机会进入样本。
5、系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差。
6、随机误差：由于一些非人为的偶然因素使得结果或大或小，是不确定、不可预知的。
7、★★抽样误差:由于抽样原因造成的样本指标与总体指标之间的差，或者是样本指标与样本指标之间的差。
8、准确度(accuracy)或真实性（validity）：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响(9、可靠度（reliabiliy）——也称精密度(precision)或重复性（repeatability）：重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响。
10、★★★小概率事件：一般常将p ≤ 0.05或p ≤ 0.01称为小概率事件，表示某事件发生的可能性很小。
通俗讲一次抽样是不可能发生的事件。
11、★★正态分布定：又称高斯分布，是一条中间高，两头低，左右完全对称地下降，但永远不与横轴相交的钟形曲线。
12、★★医学参考值范围：指绝大多数正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围。
最常用的是95%参考值范围。
13、★★标准误：用于反映均数抽样误差大小的指标，也叫样本均数的标准差，它反映了样本均数之间的离散程度。
14、★95%的可信区间：如果从同一总体中重复抽取100个独立样本，将可能有95个可信区间包括总体均数，有5个可信区间未包括总体均数。
二、填空题1、★医学统计学工作基本步骤：统计设计；收集资料.；整理资料；分析资料2、★统计分析包括：统计描述、统计推断3、频数分布的两个重要特征：集中趋势和离散趋势4、正态分布的两个参数：均数；标准差。
医学统计学重点重点知识总结
医学统计学重点选择1.几何均数：平均血清抗体滴度（如P9例2.4）2.正态分布：横轴为μ（界值、面积）2.5% I1.962.5%单侧双侧90%： 1.6495%： 1.64 1.9699%： 2.583.P值与α的关系，α是人为规定的，它们之间没有关系；P值f,Qt（X）4.方差分析自由度V的计算，V总=nT;V组间=组数（k）-1；V组间=V总-V组间5.理论秩和（n（n+1）∕2）,实际秩和（通过平均秩次算）6.可信区间的正确应用：总体参数有95%的可能落在该区间内（X）；有95%的总体参数在该区间内（X）；该区间包含95%的总体参数（X）；该区间有95%的可能包含总体参数。
（X）;这个区间的可信度为95%（√）；总体参数只有一个，要么在区间内，要么不在7.相关系数与回归系数：相关系数为0,两个变量之间没有相关关系（X）；回归系数t,相关系数t（X）;（要做假设检验）二、名解1.参考值范围：根据正常人的数据估计绝大多数的正常人所在的范围2.区间估计（可信区间）：按一定的概率或可信度（bα）用一个区间估计总体参数所在范围。
这个范围称作可信度为1-a的可信区间，又称置信区间。
3.P值：拒绝HO时所冒的风险（或“作出拒绝HO而接受H1”结论时冒了P风险）4.a（第一类错误）：HO真实时被拒绝（或HO真实时,拒绝H0,接受H1）5.β（第二类错误）：HO不真实时不拒绝（或HO不真实时，不拒绝HO）1-β检验效能：对真实的H1做肯定结论之概率6.秩次：是指全部观察值按某种顺序排列的位序；7.秩和：同组秩次之和8.剩余标准差：扣除了X的影响后,Y方面的变异；引进回归方程后，Y方面的变异。
三、简答1.假设检验与可信区间的联系与区别分辨多个样本是否分别属于不同的总体，并对总体作出适当的结论。
分辨一个样本是否属于某特定总体等。
区间估计（可信区间）：按一定的概率或可信度（1-a）用一个区间估计总体参数所在范围。
(完整版)医学统计学重点总结
1.简述总体和样本的定义，并且举例说明。
总体是研究目的确定的所有同质观察单位的全体。
样品是从研究总体中抽取部分有代表性的观察单位。
2.简述参数和统计量的定义，并且举例说明。
描述总体特征的指标称为参数，描述样本特征的指标称为统计量。
3.变量的类型有哪几种？举例说明各种类型变量有什么特点。
①定量数据：计量资料；定量的观测值是定量的，其特点是能够用数值的大小衡量其水平的高低。
②定性数据：计数资料；变量的观测值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
③有序数据：半定量数据/等级资料；变量的观测值是定性的，但各类别（属性）有程度或顺序上的差异。
4.请举例说明一种类型的变量如何变换为另一种类型的变量。
定量数据>有序数据>定性数据--------------->5.请简述什么是小概率事件？概率是描述事件发生可能性大小的度量，P 0.05事件称为小概率事件。
≤6．举例说明什么是配对设计。
配对设计是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。
①同源配对：同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理；②异源配对：为消除混杂因素的影响，将两个同质受试对象配对分别接受两种处理。
7.非参数假设检验适合什么类型数据进行分析？①总体分布类型未知或非正态分布数据；②定量或半定量数据；③数据两端无确定的数值。
8．简述P 25 P 5０ P ７5的统计学意义。
（条件：明显偏态且不能转化为正态或近似对称；一端或两端无确定数值；分布情况未知）用来描述资料的观测值序列在某百分位置的水平，四分位数间距可以作为说明个体差异的指标（说明个体在不同位置的变异情况）。
9.直条图、直方图、圆饼图的使用条件是什么？直条图：各自独立的统计指标的数值大小和他们之间的对比；直方图：连续变量频数分布情况；圆饼图：全体中各部分所占的比例。
10.统计分析包括哪两个方面的内容？为什么要进行统计推断？统计描述和统计分析；统计描述用来描述及总结一组数据的重要特征，其目的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分析。
医学统计学 必过重点
1.总体：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。
总体可分为有限总体和无限总体。
总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。
样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本。
样本应具有代表性。
所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。
2.随机抽样：随机抽样是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。
随机抽样是样本具有代表性的保证。
3.变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异。
变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。
严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。
4.计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料。
计量资料亦称定量资料、测量资料。
.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
如某一患者的身高（cm）、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏（次/分）、血压（KPa）等计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（。
计数资料亦称定性资料或分类资料。
其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。
等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料（ordinal data）。
等级资料又称有序变量。
如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为+、++、+++等。
等级资料与计数资料不同：属性分组有程度差别，各组按大小顺序排列。
等级资料与计量资料不同：每个观察单位未确切定量，故亦称为半计量资料。
医学统计学重点
医学统计学重点医学统计学是医学领域中不可或缺的一门学科，它借助数理统计方法研究医学数据和临床试验的结果，为医学决策提供可靠的依据。
以下是医学统计学的几个重点内容。
一、描述统计学描述统计学是医学统计学的基础，主要研究如何分类、整理和描述医学数据。
其主要方法包括测量尺度、频率分布表、中心趋势测量和变异程度测量。
1. 测量尺度在医学统计学中，常见的测量尺度包括名目尺度、有序尺度和数值尺度。
名目尺度适用于无序分类的变量，有序尺度适用于有序分类的变量，而数值尺度适用于具有度量意义的变量。
2. 频率分布表频率分布表用来展示变量的分布情况，主要包括类别、频数和频率等内容。
通过频率分布表，可以直观地了解变量的分布状况。
3. 中心趋势测量中心趋势测量主要包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将观测值按大小排列后的中间值，众数是出现次数最多的观测值。
4. 变异程度测量变异程度测量用来描述数据的分散程度，主要包括极差、方差和标准差。
极差是最大观测值与最小观测值之间的差异，方差是观测值与均值之间的差异的平方的平均数，标准差是方差的平方根。
二、推断统计学推断统计学是医学统计学的核心内容，主要研究如何通过样本数据推断总体参数，并对假设进行检验。
其中包括参数估计、假设检验和置信区间等方法。
1. 参数估计参数估计是利用样本数据估计总体参数，常用的方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到一个单一的数值作为总体参数的估计值，区间估计是通过样本数据得到一个范围作为总体参数的估计区间。
2. 假设检验假设检验是用来检验某个陈述是否与观察数据相符的方法。
在医学研究中，研究者常常根据实验数据对研究假设进行检验，以确定是否有统计显著性。
3. 置信区间置信区间是对总体参数的一个范围估计。
置信区间的计算方法与区间估计相似，通过对样本数据进行分析计算得到。
三、生存分析生存分析是医学统计学中的一个重要分支，主要研究疾病患者的生存时间和生存率等问题。
（完整版）医学统计学复习要点
（完整版）医学统计学复习要点第⼀章绪论1、数据/资料的分类：①、计量资料，⼜称定量资料或者数值变量；为观测每个观察单位某项治疗的⼤⼩⽽获得的资料。
②、计数资料，⼜称定性资料或者⽆序分类变量；为将观察单位按照某种属性或者类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后⽽得到的资料。
③、等级资料，⼜称半定量资料或者有序分类变量。
为将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后⽽得到的资料。
2、统计学常⽤基本概念：①、统计学（statistics）是关于数据的科学与艺术，包括设计、搜集、整理、分析和表达等步骤，从数据中提炼新的有科学价值的信息。
②、总体（population）指的是根据研究⽬的⽽确定的同质观察单位的全体。
③、医学统计学（medical statistics）：⽤统计学的原理和⽅法处理医学资料中的同质性和变异性的科学和艺术，通过⼀定数量的观察、对⽐、分析，揭⽰那些困惑费解的医学问题背后的规律性。
④、样本（sample）：指的是从总体中随机抽取的部分观察单位。
⑤、变量（variable）：对观察单位某项特征进⾏测量或者观察，这种特征称为变量。
⑥、频率（frequency）：指的是样本的实际发⽣率。
⑦、概率（probability）：指的是随机事件发⽣的可能性⼤⼩。
⽤⼤写的P表⽰。
3、统计⼯作的基本步骤：①、统计设计：包括对资料的收集、整理和分析全过程的设想与安排；②、收集资料：采取措施取得准确可靠的原始数据；③、整理资料：将原始数据净化、系统化和条理化；④、分析资料：包括统计描述和统计推断两个⽅⾯。
第⼆章计量资料的统计描述1. 频数表的编制⽅法，频数分布的类型及频数表的⽤途①、求极差（range）：也称全距，即最⼤值和最⼩值之差，记作R；②、确定组段数和组距，组段数通常取10-15组；③、根据组距写出组段，每个组段的下限为L，上限为U，变量X值得归组统⼀定为L≤X＜U，最后⼀组包括下限。
医学统计学重点总结
第一章绪论一、名词解释1.设计(design)：根据研究的问题与目的，从统计学的角度对各步提前做出的周密计划和安排。
2.收集资料(data collection)：获得研究所需要的原始数据的过程。
3.整理资料(data storing)：对收集到的原始资料进行归类整理汇总的过程。
4.分析资料(data analysis)：对整理的资料进行统计分析，获取资料中有关信息的过程。
5.总体(population)：根据研究目的确定的，所有同质研究对象某一（组）指标值的集合6.样本(sample)：从总体中随机抽取的，数量足够的能代表总体特征的部分研究对象某一（组）指标值的集合。
7.参数(parameter)：描述总体特征的指标称为参数。
8.变异(variation)：对同质研究对象某指标值得波动性称为变异。
9.误差(error)：观测值与真实值之差。
10.变量(variable)：描述研究对象某种特征的指标。
11.资料(data)：变量全部或部分测量值构成资料12.计量资料(measurement data)：每个研究对象的变量值为一数值，表现出有量的大小，由这样一组研究对象定量观测值所构成的资料为计量资料。
13.计数资料(enumeration data)：每个研究对象的变量值为互不相同的属性之一，由这样一组研究对象定性变量值组成的资料为技术资料。
14.等级资料(ranked data)：每个研究对象变量值为互不相容的属性之一，且这些属性间有程度的递进或递减关系，有这样一组研究对象变量值组成的资料为等级资料。
15.过失误差：由科研工作者的失误或过错造成的误差。
16.系统误差(systematic error)：在收集资料的过程中，由于研究者或被研究者、仪器设备、检测用材料、检测方法、环境条件等原因，造成观测结果偏大或偏小，称作系统误差。
17.随机误差(random error)：在没有过失误差和系统误差的条件下仍存在大量偶然无法消除的不确定因素所引起的误差为随机误差。
医学统计学_总结_重点_笔记_复习资料
第一章2选1总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质观察单位（研究对象）的全体，实际上是某一变量值的集合。
可分为有限总体和无限总体。
总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。
总体population根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。
样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。
样本应具有代表性。
所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。
样本sample从总体中随机抽得的部分观察单位，其实测值的集合。
3选1小概率事件：我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。
P值：P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值反应结果真实程度，一般以P ≤ 0.05 认为有统计学意义， P ≤0.01 认为有高度统计学意义，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率等于或小于0.05 或0.01。
P值是：1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2) 拒绝原假设的最小显著性水平。
3) 观察到的(实例的) 显著性水平。
4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
小概率原理：一个事件如果发生的概率很小的话，那么可认为它在一次实际实验中是不会发生的，数学上称之小概率原理，也称为小概率的实际不可能性原理。
统计学中，一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。
资料的类型（3选1）（1）计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）。
计量资料亦称定量资料、测量资料。
.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
如某一患者的身高（cm）、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏（次/分）、血压（KPa）等。
计量资料measurement data定量资料quantitative data数值变量资料numerical variable为观测每个观察单位某项指标的大小，而获得的资料。
医学统计学重点
1. 变异：同质事物之间的差别。
2. 频数分布的两个特征：集中位置，离散趋势3. 数据分布的类型：对称分布和非对称分布。
非对称分布又称偏态分布，包括正偏态和负偏态。
单峰分布，双峰分布，多峰分布。
4. 统计描述：用统计表、统计图和统计指标等方法对资料的数量特征与分布规律进行描述。
5. 集中位置的描述，集中位置指标又称平均数指标。
有哪些及适用条件?(1) 算数平均数：最适用于单峰对称分布资料的平均水平的描述，特别是正态分布资料 (2) 几何平均数：适用于 ①等比资料 ② 对数正态分布资料(3) 中位数和百分位数：适用于 ①偏态分布的资料 ②开口资料 ③资料分布不明等 6. 离散趋势的描述四分位数间距，适用于单峰小样本资料方差和标准差，适用于对称分布尤其是正态分布资料变异系数，常用于 ①比较度量衡单位不同的两组或多种资料的变异度 差悬殊的两组或多组资料的变异度7. 常用相对数(1 )率，是二分类指标(2)构成比(3)比 8. 正确应用相对数应注意几个问题:分析时不能以构成比代替率对观察单位数不等的几个率，不能直接相加求其总率计算率时要注意资料的同质性，对比分析时应注意资料的可比性 也有抽样误差，需要假设检验。
9. 率的标准法(1) 基本思想：采用统一的标准，以消除病情构成不同对治愈率比较的影响，使算得的标准化治愈率有可比性。
(2) 目的：控制混杂因素对研究结果的影响。
10.正态分布 (1)概念P16X(2)标准正态分布，U 变换：u=,u 是标准正态离差，卩是均数，b 是标准差。
(1) 全距亦称极差，适用于单峰小样本资料②比较均数相 (1) 计算相对数的分母不宜过小U 〜N (0, 1)(3) 正态分布的特征:① 是单峰分布，高峰位置在均数 X=u 处。
② 以均数为中心，左右完全对称。
③ 取决于两个参数，均数卩和标准差b 。
卩为位置参数，卩越大，则曲线沿横轴向右移动; 卩越小，则曲线沿横轴向左移动。
(完整版)医学统计学知识点汇总
医学统计学总结绪论1、随机现象：在同一条件下进行试验，一次试验结果不能确定，而在一定数量的重复试验之后呈现统计规律的现象。
2、同质：统计学中对研究指标影响较大的，可以控制的主要因素。
3、变异：同质基础上各观察单位某变量值的差异。
数值变量：变量值是定量的，由此而构成的资料称为数值变量资料或计量资料，其数值是连续性的，称之为连续型变量。
变量无序分类变量：所分类别或属性之间无顺序和程度上的差异分类变量有序分类变量：有顺序和程度上的差异4、总体：根据研究目的确定的同质研究对象中所有观察单位某变量值的集合。
可以分为有限总体和无限总体。
5、样本：是按随机化原则从同质总体中随机抽取的部分观察单位某变量值的集合。
样本代表性的前提：同质总体，足够的观察单位数，随机抽样。
统计学中，描述样本特征的指标称为统计量，描述总体特征的指标称为参数。
6、概率：描述随机事件发生的可能性大小的一个度量。
若P（A）=1，则称A为必然事件；若P（A）=0，则称A为不可能事件；随机事件A的概率为0＜P＜1.小概率事件：若随机事件A的概率P≤α，则称随机事件A为小概率事件，其统计学意义为：小概率事件在一次随机试验中认为是不可能发生的。
统计描述1、频数分布有两个重要的特征：集中趋势和离散程度。
频数分布有对称分布和偏态分布之分。
后者是指频数分布不对称，集中趋势偏向一侧，如偏向数值小的一侧为正偏态分布，如偏向数值大的一侧为负偏态分布。
2、常用的集中趋势的描述指标有：均数，几何均数，中位数等。
x均数:适用于正态或近似正态的分布的数值变量资料。
样本均数用表示，总体均数用μ表示。
几何均数：适用于等比级数资料和对数呈正态分布的资料。
注意观察值中不能有零，一组观察值中不能同时有正值和负值。
中位数：适用于偏态分布资料以及频数分布的一端或两端无确切数据的资料。
3、常用的离散程度的描述指标有：全距，四分位数间距，方差，标准差，变异系数。
全距：任何资料，一组中最大值与最小值的差。
医学统计学考试重点整理
一、基本概念1.总体与样本总体：所有同质观察单位某种观察值即变量值的全体样本：是总体中抽取部分观察单位的观察值的集合2.普查与抽样调查普查：就是全面调查,即调查目标总体中全部观察对象抽样调查：是一种非全面调查,即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本,对样本进行调查3.参数与统计量参数：总体的某些数值特征统计量：根据样本算得的某些数值特征4.Ⅰ型与Ⅱ型错误假设检验的结论真实情况拒绝H0不拒绝H0H0正确Ⅰ型错误ɑ推断正确1ɑH0不正确推断正确1βⅡ型错误βⅠ型错误ɑ错误: H0为真时却被拒绝,弃真错误Ⅱ型错误β错误: H0为假时却被接受,取伪错误5.随机化原则与安慰剂对照随机化原则:是将研究对象随机分配到实验组和对照组,使每个研究对象都有同等机会被分配到各组中去,以平衡两组中已知和未知的混杂因素,从而提高两组的可比性,避免造成偏倚;意义:①是提高组间均衡性的重要设计方法；②避免有意扩大或缩小组间差别导致的偏倚；③各种统计学方法均建立在随机化基础上安慰剂对照:是一种常用的对照方法;安慰剂又称伪药物,是一种无药理作用的制剂,不含试验药物的有效成分,但其感观如剂型、大小、颜色、质量、气味及口味等都与试验药物一样,不能被受试对象和研究者所识别;安慰剂对照主要用于临床试验,其目的在于控制研究者和受试对象的心理因素导致的偏倚,并提高依从性;安慰剂对照还可以控制疾病自然进程的影响,显示试验药物的效应6.误差与标准误区分率与均数㈠均数抽样误差:由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异;标准误：是指样本均数的标准差,反映抽样误差大小的定量指标,其公式表 =S/√n示为Sx㈡样本率率的抽样误差:样本率p和总体率π的差异率的标准误:样本率的标准差,公式为σp=√π1-π/n7.方差分析方差分析：又称F检验,是通过对数据变异按设计类型的不同,分解成两个或多个样本均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法;方差分析的基本思想:把全部观察值间的变异按设计类型的不同,分解成两个或多个组成部分,然后将各部分的变异与随机误差进行比较,以判断各部分的变异是否具有统计学意义二、问题1.集中趋势与离散趋势描述的常用指标、适用范围与优缺点㈠描述集中趋势的常用指标：①均数资料呈正态或近似正态优点：反映一组同质观察值的平均水平,并可作为样本的代表值与其他样本资料进行比较；在描述正态分布的特征方面有重要意义；缺点：因均数易受到极端值的影响,故不适用于描述偏态分布资料的集中位置;②几何均数呈倍数关系的等比资料或对数正态分布正偏态资料优点：能正确描述观察值数值相差极大甚至达到不同数量级的集中位置如：血清抗体滴度、细菌计数、体内某些微量元素含量；缺点：因为0不能取对数,所以数据中若有0则不宜直接使用几何均数;③中位数适合各种类型的资料尤其适用于：大样本偏态分布资料；资料有不确定数值；资料分布不明优点：不受极端值影响,适用于各种类型资料；缺点：不能代表全体数据的水平;㈡描述离散趋势的常用指标①极差可用于各种分布的资料优点：是最简单的变异指标,可用于各种分布的资料；缺点：只涉及两个极端值没有利用全部数据的信息,不能反映组内其他观察值的变异;②四分位数间距偏态分布、两端无确切值或分布不明资料优点：能反映去除两端各四分之一数据后中间一半观察值的变动范围；缺点：不能完全反映全体数据观察值的变动范围;③方差标准差正态优点：反映总变异程度；缺点：数值大小易受平均水平大小的影响;④变异系数观察指标单位不同；同单位资料,但均数相差悬殊优点：消除了因统计量单位不同、均数相差很大、数据分布的集中位置相差很远造成的影响；缺点：变异系数只是一个相对离散指标;2. Poisson分布的性质①总体均数μ与总体方差σ2相等时Poisson分布的重要特征；②当n很大,而π很小,且nπ=μ为常数时,Poisson分布可看做是二项分布的极限分布；③当μ增大时,Poisson分布渐进正态分布；④Poisson分布具备可加性；⑤μ的大小决定了Poisson分布的图形特征;3.检验的注意事项①数据应该来自设计科学严密的实验或调查；②数据应该满足假设检验方法的前提条件；③正确理解假设检验中概率P值的含义；④结论不能绝对化；⑤统计学意义与实际意义;4.直线回归与相关分析的区别与联系㈠区别:①资料要求:直线相关性分析要求x、y服从双变量正态分布；直线回归分析要求在给定某个x值时y值服从正态分布②应用:说明两变量间的相互关系互依关系用直线相关分析；说明两变量的数量依存关系用直线回归分析③意义:相关系数r说明具有直线关系的两变量间相互关系的方向与密切程度；回归系数b表示x每改变一个单位所引起的y的平均该变量④计算公式:r=lxy/√lxxlyy,b=lxy/lxx⑤取值范围:﹣1≤r≤1,﹣∞＜b＜∞⑥单位:r没有单位,b有单位;㈡联系：①对于服从双变量正态分布的同一组数据,即可做直线相关分析又可做直线回归分析,计算出的b与r正负号一致；②相关系数与回归系数的假设检验等价,即对于同一样本,tb=tr;③对于服从双变量正态分布的同一组资料,其相关系数r与回归系数b可以相互换算：r=bSx/Sy;④用回归可以解释相关;决定系数R2=SS回/SS总,为相关系数的平方;5.应用相对数的注意事项①不能以构成比代替率；②计算相对数的分母不宜过小,小则直接描述；③相对数的比较应注意其可比性；④应分别将分子分母合计求平均率；⑤样本率或构成比的比较应作假设检验;6.率的标准化的基本思想和应用率的标准化的注意事项率的标准化的基本思想:就是采用统一的标准构成,以消除年龄、性别病情轻重及病程长短等因素构成不同对病死率、死亡率、治愈率等的影响,使算得的标准化率具有可比性;应用率的标准化的注意事项:①选择的标准不同,计算出的标准化率也不相同；②标准化率仅适用于相互间的比较,实际水平应采用未标准化率来反映；③样本的标准化率是样本指标值,亦存在抽样误差,若要比较其代表的总体标准化率是否不同,需作假设检验；④各年龄组若出现明显交叉,则不适合采用标准化法,宜分层比较各年龄组率；⑤对于因其他条件不同,而非内部构成不同引起的不可比性问题,标准化法难以解决;对于符合参数统计设计分析条件者,采用非参数统计分析,其经检验较能较低8.标准误与标准差的区别与联系标准差均数的标准误区别统计符号总体标准差用表示均数的标准误用x 表示样本标准差用S表示其估计值用S x 表示计算公式 S=√∑X-X /n-1 S x =S/√n统计学意义标准差越小个体观察值标准误越小,反映间变异程度越小抽样误差越小用途描述个体值的变异程度描述均数的抽样误差大小联系 S x =S/√n三、填空题1.实验设计的三要素与四原则三要素:受试对象、处理因素、实验效应四原则:对照、随机化、盲法、重复2．方差分析与两小样本t检验的应用条件方差分析的应用条件：独立；正态；方差齐性当组数为2时,方差分析与两均数比较的t检验是等价的,t=√F两小样本t检验的应用条件：正态；方差齐性若方差不齐,则用t’检验3.调查研究设计的基本内容主要包括哪些①明确调查目的和指标；②确定调查对象和观察单位；③确定调查方法；④确定调查方式；⑤确定调查项目和调查表；⑥制定资料整理分析计划；⑦制定调查的组织计划;4.变量变换的目的①使资料转换为正态分布；②使资料达到方差齐性；③使曲线直线化;5.完全随机设计与随机区组设计方差分析变异分解完全随机设计:SS总=SS组间+SS组内,v总=v组间+v组内随机区组设计:SS总=SS处理+SS区组+SS误差,v总=v处理+v区组+v误差6.变异系数的适用条件①观察指标单位不同,如身高、体重；②同单位资料,但均数相差悬殊;7.正态分布、标准正态分布、二项分布与Poisson分布的表示正态分布：Nμ,σ2标准正态分布：N0,1二项分布：x ~Bn,pPoisson分布：x ~pμ四、简答题㈠配对设计资料的x 2检验不独立样本①制四格表书P142②建立检验假设,确定检验水准Ho:B=C,即两种方法的检测结果相同H1:B≠C,即两种方法夫人检测结果不同α=③计算x 2值和自由度当b+c≥40, x 2=b-c 2/b+c , v=1当b+c﹤40, x 2=|b-c|-1 2/b+c , v=1④确定P值,作出统计推断查表得：界值x 2=,故P＞＜ ,按α=水准,接受拒绝,差异有/无统计学意义,可以认为两种方法的检测结果相/不同;㈡完全随机设计的x 2检验独立样本①制四格表书P134②建立检验假设,确定检验水准Ho:π1=π2,即两种药物的有效率相同H1:π1≠π2,即两种药物的有效率不同α=③计算x 2值和自由度实际频数A,理论频数TRC=nRnC/n,v=R-1C-1Ⅰ当n≧40且T≧5时,x 2=∑A-T2/T或x 2=ad-bc 2n/a+bc+da+cb+d,v=1；Ⅱ当n≧40且1≦T<5时,用校正的X2值：x 2=∑|A-T|2/T, v=1或x2=|ad-bc|-n/2 2n/a+bc+da+cb+d或用四格表的确切概率法；Ⅲ当n<40或T<1时,用四格表的确切概率法;④确定P值,作出统计推断查表得：界值x 2=,故P＞＜ ,按α=水准,接受拒绝,差异有/无统计学意义,可以认为两种药物的有效率相/不同;五、选择题1.整群抽样与分层抽样的区别：书P152.抽样误差大小关系：书P16,整群抽样误差≥单纯随机抽样误差≥系统抽样误差≥分层抽样误差检验的应用条件：书P914.相关分析应用中应注意的问题：书P168最佳选择题1、2。
医学统计学 重点知识总结
名词解释1、一类错误：拒绝了实际上成立的H。
，这类“弃真”的错误称为I型错误或第一类错误。
2、参数和统计量：这些总体的统计指标或特征值称为参数。
由样本所算出的统计指标或特征值称为统计量。
3、变异系数：亦称离散系数，为标准差与均数之比，常用百分数表示。
4、P值：即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
5、检验效能：B称为检验效能或把握度，即两总体却有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。
简答题1、描述数值变量资料(统计资料)的集中程度有哪些指标，有何运用条件？算数均数：单峰对称分布的资料几何均数：对数变换后的单峰对称的资料中位数：偏态分布，分布不明资料，有不确定值的资料。
百分位数：当样本含量较少时不宜用靠近俩端的百分位数来估计频数分布范围。
2、实验研究的基本要素和基本原则是什么？基本要素：处理因素、受试对象和实验效应。
基本原则：对照原则、随机化原则和重狂原则大题1、(1)变量资料(2)成组t检验对立性正态性方差齐性(3)H0ιμ1=μ2,新药与常规药物的疗效相同H1rμ1≠μ2,新药与常规药物的疗效不同α=0.05T=1.0195V=n1+n2-2=18(2)t<t0.05z18,p>0.05,按a=0.05水准，不拒绝H0,差别无统计学意义。
结论：t检验结果表明，故尚不能认为新药与常规药物的疗效相同。
2、(1)T=13×17/47=4.7(2)x2检验(3)X2>X2(0.05,1),p<0.05,按a=0.05水准,拒绝H0,接受HQ差别有统计学意义。
结论：x2检验结果表明，乙疗法比甲疗法好。
3、(1)成组设计两样本比较的秩和检验(2)实验组秩次：13、I15、8.5、14、15.5、15.5、17、18对照组秩次：1、2、4、3、5、6、8.5、7、10、11.5(3)H0：两组局部温热的疗效总体分布相同H1：两组局部温热的疗效总体分布不同4(1)Ho：P=O,即母体内时间与体重无线性相关关系H1：P≠0,即母体内时间与体重有线性相关关系a=0.05F>5.23,拒绝HO,接受HI,相关系数有统计学意义。
医学统计学重点总结
第一章统计学的基本概念：统计学是一门处理数据中变异性的科学与艺术，内容包括收集、分析、解释和表达数据，目的是求得可靠的结果。
统计学的研究对象：有变化的事物或现象。
总体：是根据研究目的的确定的同质研究对象的全体，统计学家用总体这个术语来表示大同小异的对象全体。
样本：是指从研究总体中抽取少量有代表性的个体。
同质：一些个体处于同一总体，就是指它们大同小异，具有同质性。
变异：同一总体内的个体间存在差异又是绝对的，这种现象就是Fisher强调的变异。
没有同质性就构不成一个总体供人们研究，总体内没有变异性就无需统计学。
变量：可分为定性变量、定量变量。
定性变量：常见的是分类变量或名义变量，还有一种是有序变量。
定量变量(quantitative variable):也称为数值变量，其变量值是定量的，所获资料为计量资料。
即对每一个观察对象用定量的方法测定某项指标量的大小。
有度量衡单位。
分为离散型变量（只能取整数值）和连续型变量（任何数值）。
统计量：由观察资料计算出来的量称为统计量。
参数（固定常数）：也叫参变量，是一个变量，是总体的统计指标。
频率：样本的实际发生率。
误差分类（泛指测量值与真值之差）：（1）系统误差（特点：一边倒，偏大偏小，人为原因造成）（2）随机测量误差，偶然因素造成（特点：不可避免，有规律的）（3）抽样误差：从某一总体中随机抽取一个样本，所的样本统计量与相应的总体参数往往是不同的。
其中包括改变抽样方法、增加样本量n、选择变异程度小的研究指标（特点：有规律性）概率：描述随机事件发生可能大小的量。
小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，利用该原理对科研资料进行假设检验。
P≤0．05或P≤0．01称为小概率事件。
统计步骤：统计设计、收集资料、整理资料、分析资料。
常用的抽样方法：单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样。
第二章频数分布表的编制方法：（1）求全距:(极差）（2）定组段数与组距：8～15个组段，组距i=全距/组段数（3）划组段：以一个稍小于或等于最小值的整数作为第一个组段的起点数据。
医学统计学重点总结
样本统计量的标准差称为标准误。
2
都表示变异的大小；
3
样本含量一定时，标准差越大，标准误越大。
1
联系：
标准误与标准差（1）
标准差
01
含义：
02
一组变量值离散程度；
03
标准差越小，均数的代表性越好；
04
应用： 估计参考值范围；
05
与n的关系：样本含量越大，标准差越稳定，n 很大时，标准差趋向于总体标准差。
7. X±2.58s包括变量值的 A. 68.3% B. 90.0% C. 95.0% D. 99.0% 8. 均数与标准差之间的关系是 A.标准差越小，均数代表性越好 B. 标准差越小，均数代表性越差 C. 均数越大，标准差越小 D. 均数越大，标准差越大 9.分析定性资料时，最常用的显著性检验方法是 A.t检验 B.正态检验 C.U检验 D.χ2检验 10.四格表如有一个实际数为0 A.就不能做χ2检验； B.就不能用校正χ2检验； C.还不能决定是否可做χ2检验； D.肯定可做校正χ2检验。
43
10
53
40
16
56
83
26
109
40.36
12.64
42.64
11.36
T11=53× 83/109=40.36 T12=53× 26/109=12.64 T21=56× 83/109=42.64 T22=56× 26/109=13.36
既非呈连续分布的定量资料，也非仅按性质归属于独立的若干类的定性资料；
线性相关
01
列联相关
03
等级相关
02
线性回归
04
相关与回归
1 ≤ r ≤ 1
r＜0为负相关
医学统计学重点知识总结
医学统计学第一章 绪言研究设计、资料分析、结论定量资料：以定量值表达每个观察单位的某项观察指标，如血脂心率等。
定性资料：以定性方式表达每个观察单位的某项观察指标，如血型性别等。
等级资料：以等级方式表达每个观察单位的某项观察指标，如疗效分级等。
总体：是指按研究目的所确定的研究对象中所有观察单位某项指标取值的集合。
样本：是指从研究总体中随机抽取具有代表性的部分观察单位某项指标取值的集合。
（以上均可能考名解）描述某总体特征的指标称为总体参数，简称参数；描述某样本特征的指标称为样本统计量，简称统计量。
概率是随机事件发生可能性大小的一个度量，概率小于或等于0.05时，统计学通常称该事件为小概率事件，其涵义为该事件发生的可能性很小，进而认为其在一次抽样中不可能发生，此即为小概率原理。
定量资料的统计指标（大题）：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。
同质性与异质性：同质是指观察单位具有相同的性质，是构成研究总体的必备条件；异质性是指性质不同，研究内容不同，对同质性的要求不同。
第二章 个体变异与变量分布变异（名解）：是以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在观察单位之间显示的差别。
【在同质的基础上各观察单位（或个体）之间的差异】 正偏态与负偏态【2.3节为重点，尤其是统计指标与图的关系】几何均数应用于比值数据，中位数适用于偏态分布离散趋势指标（重点简答）：全距，四分位数间距，方差，标准差和变异系数，其中常用的是标准差和变异系数。
变异系数（名解）：亦称离散系数，是标准差s 与均数x 之比，即XS CV X100%，变异系数常用于比较度量衡单位不同的两组或多组资料的变异度、比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度。
如何正确使用相对数（选择或简答）：1，计算相对数的分母不宜过小。
2，分析时不能以构成比代替率。
3，对观察单位数不等的几个率，不能直接相加求其平均率（或称总率）。
4，计算率时要注意资料的同质性，对比分析时应注意资料的可比性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.简述总体和样本的定义，并且举例说明。
总体是研究目的确定的所有同质观察单位的全体。
样品是从研究总体中抽取部分有代表性的观察单位。
2.简述参数和统计量的定义，并且举例说明。
描述总体特征的指标称为参数，描述样本特征的指标称为统计量。
3.变量的类型有哪几种？举例说明各种类型变量有什么特点。
①定量数据：计量资料；定量的观测值是定量的，其特点是能够用数值的大小衡量其水平的高低。
②定性数据：计数资料；变量的观测值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
③有序数据：半定量数据/等级资料；变量的观测值是定性的，但各类别（属性）有程度或顺序上的差异。
4.请举例说明一种类型的变量如何变换为另一种类型的变量。
定量数据>有序数据>定性数据--------------->5.请简述什么是小概率事件？概率是描述事件发生可能性大小的度量，P≤0.05事件称为小概率事件。
6．举例说明什么是配对设计。
配对设计是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。
①同源配对：同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理；②异源配对：为消除混杂因素的影响，将两个同质受试对象配对分别接受两种处理。
7.非参数假设检验适合什么类型数据进行分析？①总体分布类型未知或非正态分布数据；②定量或半定量数据；③数据两端无确定的数值。
8．简述P25 P5０P７5的统计学意义。
（条件：明显偏态且不能转化为正态或近似对称；一端或两端无确定数值；分布情况未知）用来描述资料的观测值序列在某百分位置的水平，四分位数间距可以作为说明个体差异的指标（说明个体在不同位置的变异情况）。
9.直条图、直方图、圆饼图的使用条件是什么？直条图：各自独立的统计指标的数值大小和他们之间的对比；直方图：连续变量频数分布情况；圆饼图：全体中各部分所占的比例。
10.统计分析包括哪两个方面的内容？为什么要进行统计推断？统计描述和统计分析；统计描述用来描述及总结一组数据的重要特征，其目的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分析。
统计推断指由样本数据的特征推断总体特征的方法，包括参数估计（点估计和区间估计）和假设检验（判断随机波动引起差别的概率大小）。
统计推断是通过样本推断总体的统计方法/根据样本提供的信息和抽样分布的规律，以一定的概率推断总体的特征。
总体是通过总体分布的数量特征即参数 (如方差) 来反映的。
很多时候并不知道总体的参数，只能由样本统计量推断获得。
11.定量数据如何进行统计描述？请举例说明。
通过具体数值反应高低水平。
12.定性数据如何进行统计描述？请举例说明。
根据类别或属性的不同分类。
13.简述均数的抽样误差及率的抽样误差。
由抽样造成的样本统计量与总体参数的差异称为抽样误差，样本均数X̅不等于总体均数μ，总体率参数π不等于样本率p。
14.简述正态分布和标准正态分布的关系。
z=X−μσ(μ=0，σ=1)关系：标准正态分布是正态分布的一种，具有正态分布的所有特征。
所有正态分布都可以通过Z分数公式转换成标准正态分布。
区别：正态分布的平均数为μ，标准差为σ；不同的正态分布可能有不同的μ值和d值，正态分布曲线形态因此不同。
标准正态分布平均数μ＝0，标准差σ＝1，μ和σ都是固定值；标准正态分布曲线形态固定。
f(X)=σ√2πe−12(X−μσ)2(−∞<X<+∞)概率密度函数F(X)=σ√2π∫e−12(X−μσ)2dxX−∞(−∞<X<+∞)概率分布函数15简述正态分布的特点。
1.正态分布是单峰分布，以X=μ为中心，左右完全对称，正态曲线以X轴为渐近线，两端与X轴不相交。
2.正态曲线在X=μ处有最大值，其值为f(μ)=σ√2π；X越远离μ，f(X)值越小，在X=μ±σ处有拐点，呈现为钟形。
3.正态分布完全由两个参数μ和σ决定, μ是位置参数，描述正态分布的平均水平，决定着正态曲线在x 轴上的位置；σ是形状参数，描述正态分布的变异程度，决定着正态曲线的分布形状。
若σ固定而改变μ，曲线沿着X轴平行移动，其形状不变，改变的只是位置；若μ固定而改变σ,σ越大曲线越“矮胖”，表示数据越分散即变异越大，σ越小曲线越“瘦高”，表示数据越集中即变异越小。
因此，不同的μ与不同的σ对应不同的正态分布。
4.正态曲线下的面积分布有一定的规律。
①曲线下的面积即为概率，服从正态分布的随机变量在某区间上的曲线下面积与该随机变量在同区间上的概率相等；②曲线下的总面积为1，以μ为中心左右两侧面积各占50%，越靠近μ处曲线下面积越大，两边逐渐减少；③所有正态曲线，在μ左右的任意个标准差范围内面积相同：区间μ±σ范围内的面积约为68.27%，区间μ±1.64σ范围内的面积约为90.00%，区间μ±1.96σ范围内的面积约为95.00%，区间μ±2.58σ范围内的面积约为积约为99.00% 16.什么是医学参考值范围。
医学参考值范围的作用。
满足正态分布的双侧医学参考值范围怎么计算。
医学参考值范围是指“正常”人的解剖、生理、生化指标等数据大多数个体值的波动范围。
确切含义是：从选择的参考总体中获得的所有个体观察值，用统计学方法建立百分位数界限，由此得到个体观察值的波动区间。
作用：①基于临床实践，从个体角度，作为临床上判定正常与异常的参考标准，用于划分界限或分类；②基于预防医学实践，从人群角度，可用来评价儿童发育水平。
步骤：1.确定参考值范围百分比；2.查表得到Z值；3.x∈(μ−zσ,μ+zσ)。
17.总体均数的95%可信区间的计算方法及其意义。
意义：该区间包括总体均数μ的概率为95%①σ已知：z分布：−z<X̅−μσX̅<z⇒−z<X̅−μσ√n<z⇒μ∈(X̅−√n,X̅+√n) 1.96②σ未知，n较小（<=50）：自由度为v=n-1的t分布：−tα,v<X̅−μS X̅<tα,v⇒−tα2,v <X̅−μS√n<tα2,v⇒μ∈(X̅−tα2,vS√nX̅+tα2,vS√n)③σ未知，n较大（n>50）：z分布：−z<X̅−μS X̅<z⇒−z<X̅−μS√n<z⇒μ∈(X̅−zS√n,X̅+zS√n18.三种t检验的适用条件。
1.单样本t检验：适用于样本均数X̅与已知总体均数μ0的比较，目的是检验样本均数X̅所代表的总体均数μ是否与已知总体均数μ0有差别。
2.配对样本t检验：适用于配对设计计量资料均数的比较，目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别。
3.两独立样本t检验：适用于完全随机设计的两样本均数的比较，目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。
19.完全随机设计的方差分析适用条件。
是一种将实验对象随机分配到不同处理组的单因素设计方法。
正态性，独立性（样本总体间相互独立），方差齐性。
20.三种卡方检验的适用条件。
1.四表格资料的χ2检验：两独立样本的两个分类个体数排列成四表格资料，目的是推断两个或多个总体率或构成比之间有无差别。
2.配对四表格资料的χ2检验：常用于两种检测方法、两种诊断方法或两种细菌培养方法的比较，适用于样本量不是很大的资料，特点是对样本中个观察单位分别用两种方法检测或处理，然后按两分类变量计数结果。
3.R×C列联表资料的χ2检验：用于多个样本率或多个构成比的比较。
21.线性相关系数r的意义。
是说明具有直线相关关系的两个数值变量间相关的密切程度和相关方向的统计量。
相关系数r没有度量衡单位，其取值范围为−1≤r≤1。
r>0表示正相关，r<0表示负相关，r=0表示无相关，即无直线关系，当|r|=1时为完全相关。
相关系数的绝对值意接近1，相关愈密切；相关系数愈接近0，相关愈不密切。
22.t分布的特点。
①t分布是以0为中心，左右两侧对称的单峰分布；②t分布曲线是一簇曲线，其形态变化与自由度v的大小有关。
自由度v越小，则t值越分散，曲线越低平；自由度v逐渐增大时，t分布逐渐逼近标准正态分布。
当v=∞时，t分布就完全成为标准正态分布了。
23.卡方检验的基本思想。
该检验的基本思想是：首先假设H成立，基于此前提计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。
离程度。
根据χ2分布及自由度可以确定在H如果当前统计量大于P值，说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝无效假设，表示比较资料之间有显著差异；否则就不能拒绝无效假设，尚不能认为样本所代表的实际情况和理论假设有差别。
主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。
建立检验假设并确定检验水准；计算统计检验量；确定P值，做出推断结论。
24.假设检验的基本思想。
目的是比较总体参数之间有无差别。
假设检验的基本思想是小概率反证法思想。
小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。
反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。
具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。
25.简述一类错误、二类错误。
当Ho为真时，假设检验结论拒绝Ho,接受H,这类错误称为I类错误, 在医学中亦称假阳性错误。
检验水准a是预先规定的允许犯I类错误的概率，当a=0.05时，表示在Ho为真的条件下重复100次试验，理论上会有5次拒绝Ho。
当真实情况为Ho不成立时，假设检验结论不拒绝Ho,这类错误称为II类错误,在医学中亦称假阴性错误。
其概率大小用B表示。
B只取单侧，其值的大小一般未知，对于计量资料必须在知道两总体的标准差、均数的实际差值和样本含量时才能算出。